小波分析在故障诊断中的应用

在分析小波变换原理的基础上,根据设备出现故障时的信号特征,介绍了小波分析在降噪及故障诊断中的应用。重点分析了小波变换应用于设备故障诊断的优点及其优于傅里叶变换等其他方法的数学机理。最后通过实例验证小波分析在故障诊断中的应用,并通过与傅里叶变换对比,表明小波变换能克服傅里叶变换的固有缺陷,准确提取故障特征。     

小波分析的产生、发展及应用

本文主要介绍了小波分析的发展,从Fourier变换不具有局部性而提出窗口Fourier变换即Gabor变换进而发展到更完美的小波变换,然后简单的介绍了小波变换的一些基本内容及几种常见的小波母函数,并将其与Fourier变换及Gabor变换作了粗略比较。最后对小波分析的发展及应用作了一些简要介绍。     

小波提升算法在JPEG2000可逆变换中的应用与实现

离散小波变换是图像处理和压缩技术的基础，而基于提升方法的离散小波变换是当今业界研究的热点之一。在分析二维图像的小波变换的基础上，研究小波提升算法、其特点及其实施方法，探讨该算法在JPEG2000中可逆小波变换上的实现，给出该算法的C语言实现，并进行了分析。     

小波分析在各导航传感器中的运用

利用小波变换这一先进的数学工具,对含有噪声的导航传感器信号进行分析。从仿真结果深入探讨了小波变换在处理导航传感器综合性能的影响,为小波变换在导航传感器的实际运用奠定理论基础。     

小波分析在船舶导航传感器中的应用

论述小波变换的数学理论和方法。根据小波变换的多分辨率分析方法，重点分析小波变换在导航系统中的作用；利用Daubechies小波函数，采用阈值去噪法，可在低信噪比的情况下较准确地估计导航传感器的原始信号；分别针对多普勒系统和北斗双星定位系统，借助小波变换对其接收信号进行了离线仿真研究。仿真分析表明，应用小波变换的分层技术抽取特征参数效果明显，去噪效果亦较为理想。     

海上雷达图像处理中的小波变换算法研究

针对海上雷达图像在图像处理中的噪声消除问题进行分析,并研究小波变换的基本原理以及利用小波变换进行噪声消除的依据。由于SAR图像生成机理的特殊性,传统的噪声消除方法执行效果并不理想,而小波变换具有的多尺度变换特性应用到SAR含噪声图像上能够有效地分割开信号与噪声,实现较好的噪声消除效果。最后,通过实验仿真实现了小波变换的SAR噪声消除,并与经典的噪声消除方法消噪结果进行对比分析,证明小波变换在进行SAR图像噪声消除上的有效性。     

小波分析理论及其在数字滤波中的应用研究

系统地分析了小波变换的物理意义和特点,并进一步将小波变换应用于微机保护数字滤波器中,得出基于小波变换的微机保护数字滤波器具有傅里叶变换不可比拟的优越性,可以准确滤除信号中的直流和高频分量。     

小波变换与HHT在HVDC系统故障特征提取中的对比研究

介绍了高压直流输电(HVDC)系统的特点及小波变换与希尔伯特-黄变换的原理。针对高压直流输电系统,利用MATLAB/Simulink对其进行交直流侧短路接地故障的仿真,分别通过小波变换和希尔伯特-黄变换对其进行故障特征的提取。分析结果,得到了在HVDC系统的短路故障特征提取中,小波变换有一定的局限性,而希尔伯特-黄变换更有效直观的结论。     

Haar小波基的多分辨分析生成

指出了Fourier变换相对于小波变换缺点,研究了 Haar(哈尔)小波基的多分辨分析生成.     

基于时频分析的非线性结构参数识别方法对比分析

针对非线性结构系统的参数识别问题,基于希尔伯特-黄变换、小波变换和同步挤压小波变换等时频分析方法,通过一个具有非线性刚度的框架结构数值算例对比分析了各种方法的优点与不足之处,数值结果表明:3种方法都能识别出结构的瞬时频率,但同步挤压小波变换识别效果要好于希尔伯特-黄变换和小波变换的识别结果.